Welche Daten bei der Vorhersage von Sportereignissen zu beachten sind

In diesem Universum scheint der Ausgang jedes Sportereignisses durch eine komplexe und präzise Formel bestimmt zu werden, die wir die „Gottesgleichung“ nennen. Diese Gleichung umfasst jeden Sprung auf dem Sportplatz, jeden geworfenen Wurf und noch tiefer liegende Aspekte wie Taktik, Psychologie und Umweltfaktoren. Um den Ausgang von Sportveranstaltungen vorherzusagen, müssen wir diese Gleichung verstehen und annähern, mit dem Ziel einer nahezu perfekten Vorhersagegenauigkeit.

Die „Gottesgleichung“ der NBA könnte beispielsweise wie folgt lauten:

R = 1,4X + 2,2Y + 0,06Z + 0,08U + .....

Hier stellt R den Endstand dar, der das Ergebnis bestimmt, während X, Y, Z, U usw. verschiedene Sportmerkmale darstellen, die das Ergebnis beeinflussen (z. B. Schussquote, Drei-Punkte-Schießquote, Rebounds, Steals usw.) und Die Zahlen davor geben das Gewicht der Auswirkung jedes Merkmals an.

Also, für das morgige Spiel zwischen den Miami Heat und den Los Angeles Lakers:

Starke Hitze: Schussquote (40 %) Drei-Punkte-Schießquote (30 %) Rebounds (10) Stehlt (5)

Los Angeles Lakers: Schießquote (42 %) Drei-Punkte-Schießquote (34 %) Rebounds (7) Stehlt (7)

Der endgültige R-Score für die Miami Heat beträgt 2,22 und für die Los Angeles Lakers 2,316. Basierend auf dieser Gleichung hätten die Lakers eine bessere Chance, die Heat zu gewinnen. Natürlich können unterschiedliche Merkmale und Gewichte das vom Modell vorhergesagte Ergebnis beeinflussen.

Finden Sie perfekte Eigenwerte

Um die perfekte Vorhersagegleichung für Sportereignisse zu finden, müssen wir zunächst wissen, welche Merkmale in dieser Gleichung enthalten sind. Durch die kontinuierliche Anpassung dieser Merkmale und ihrer Gewichtungen sowie die Durchführung historischer Backtests wollen wir ein Modell finden, das einer Gewinnquote von nahezu 100 % entspricht. So nimmt unsere perfekte prädiktive „Gottesgleichung“ Gestalt an.

Entschlüsselung der „Eigenschaften der Gottesgleichung“: Eingehende Analyse von Sportdaten

(Update: 01.12.2023 Quelle: Mysports.AI Deep Learning)

Top 8 Eigenschaften mit höheren Gewichten:

1. Elo-Bewertung Ein Bewertungssystem zur Berechnung des relativen Leistungsniveaus von Athleten oder Teams. In der NBA wird es oft verwendet, um die Gesamtstärke einer Mannschaft zu beurteilen. Nach jedem Spiel erhöht sich die Elo-Wertung des Siegerteams, während die des Verliererteams sinkt. Diese Wertung berücksichtigt die Stärke des Gegners, sodass ein Sieg gegen eine starke Mannschaft wertvoller ist als einer gegen eine schwächere Mannschaft.

2. PLUS_MINUS Der Unterschied zwischen dem Punktestand der Mannschaft und dem Punktestand des Gegners, während ein Spieler auf dem Spielfeld ist. Diese Metrik bewertet den Einfluss eines Spielers auf die Leistung des Teams. Eine positive Zahl bedeutet, dass die Mannschaft mehr Punkte erzielt hat, als sie mit dem Spieler auf dem Spielfeld kassiert hat, und umgekehrt, wenn die Zahl negativ ist.

3. W_PCT (Gewinnprozentsatz) Das Verhältnis der Spiele, die ein Team gewinnt, ist eine wichtige Kennzahl zur Beurteilung der Gesamtleistung des Teams. Es wird häufig verwendet, um die Leistung einer Mannschaft in zukünftigen Spielen vorherzusagen.

4. REB (Rebounds) Der Akt der Ballerlangung nach einem Fehlschuss. Die Anzahl der Rebounds ist ein wichtiger Indikator für die Ballkontrolle und die Verteidigungseffektivität einer Mannschaft. Rebounds werden in offensive und defensive Kategorien unterteilt.

5. BLK (Blöcke) Eine Aktion, bei der ein Spieler erfolgreich verhindert, dass der Ball während eines gegnerischen Schusses in den Korb gelangt. Die Anzahl der Blöcke wirkt sich direkt auf die gegnerische Wertung aus und spiegelt auch die Verteidigungsfähigkeit eines Spielers wider.

6. TOV (Umsätze) Die Häufigkeit, mit der eine Mannschaft aufgrund von Fehlern während eines Spiels den Ball verliert. Übermäßige Ballverluste können zu mehr Torchancen für den Gegner führen und sind somit ein Indikator für die Ballkontrolle und Offensivorganisation einer Mannschaft.

7. STL (Stehlen) Der Akt des erfolgreichen Annehmens oder Abfangens des Balls von einem Gegner während der Verteidigung. Die Anzahl der Steals misst die Defensivfähigkeit eines Spielers und zeigt den Defensivdruck und die Fähigkeit des Teams an, in die Offensive überzugehen.

8. DEF_Rating (Verteidigungseffizienz) Eine Kennzahl, die die Verteidigungsfähigkeit einer Mannschaft misst und normalerweise auf der Grundlage der gegnerischen Punktzahl pro 100 Ballbesitze berechnet wird. Eine geringere Defensiveffizienz weist auf eine bessere Defensivleistung hin, wodurch die Punkteausbeute des Gegners effektiv begrenzt wird.
   
   

Weitere gemeinsame Merkmale, die in unserem Vorhersagemodell enthalten sind und in den Top 50 gelistet sind:

• Assists (AST) Die Aktion eines Spielers, den Ball einem Mitspieler zuzuspielen, was direkt zu einem Punktestand führt. Die Anzahl der Assists spiegelt die Teamarbeit und Passfähigkeit eines Spielers wider und ist ein wichtiger Indikator für die Offensiveffizienz einer Mannschaft.

• Dreipunkt-Schießprozentsatz (3P%) Das Verhältnis erfolgreicher Schüsse von jenseits der Drei-Punkte-Linie. Diese Daten zeigen die Fähigkeit einer Mannschaft, auf große Entfernungen zu schießen, was einen erheblichen Einfluss auf moderne Basketballspiele hat.

• Freiwurfprozentsatz (FT%) Das Verhältnis erfolgreicher Freiwürfe. Eine hohe Freiwurfquote führt zu stabilen Ergebnissen für die Mannschaft und spiegelt die psychologische Qualität des Spielers unter Druck wider.

• Heimvorteil Spiegelt die Leistungsverbesserung einer Mannschaft wider, wenn sie auf ihrem Heimplatz spielt. Dies wird häufig mit der Unterstützung der Fans, der Vertrautheit mit der Umgebung und einer geringeren Reiseermüdung in Verbindung gebracht.

• Verletzungsfaktor Berücksichtigt den Gesundheitszustand wichtiger Spieler eines Teams. Die Abwesenheit oder Verletzung von Spielern wirkt sich direkt auf die Teamleistung aus, insbesondere wenn Schlüsselspieler fehlen.

Die Kombination dieser Eigenschaften sowie kontinuierliche Anpassungen und Optimierungen machen unsere „Gottesgleichung“ immer präziser. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass es trotz all dieser Daten immer noch unvorhersehbare Faktoren wie den Zustand des Spielers an diesem Tag und Schiedsrichterentscheidungen gibt, die die Gleichung nicht vollständig abdecken kann.

Um die Genauigkeit unseres Vorhersagemodells weiter zu verbessern, hat unser Team damit begonnen, Technologien des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz anzuwenden. Mithilfe von Deep-Learning-Algorithmen kann das Modell lernen und sich selbst anpassen, um die verschiedenen Möglichkeiten in einem Spiel besser zu verstehen und vorherzusagen. Dieser Ansatz ermöglicht es uns, aus vergangenen Ereignissen zu lernen und unsere Vorhersagegleichung kontinuierlich zu verbessern.

Darüber hinaus untersuchen wir eine stärker personalisierte Datenanalyse, beispielsweise die körperliche Verfassung jedes Spielers, seine psychologische Bereitschaft und die Zusammenarbeit mit Teamkollegen. Durch die Analyse dieser feineren Details können wir die einzigartigen Variablen jedes Spiels genauer erfassen und so die Genauigkeit unserer Vorhersagen verbessern.

Obwohl sich unsere „Gottesgleichung“ immer noch weiterentwickelt und perfektioniert, ist sie zu einem wichtigen Werkzeug im Bereich der Sportanalyse geworden. Es hilft nicht nur Analysten, Trainern und Spielern, das Spiel besser zu verstehen, sondern bietet auch starke Datenunterstützung für Sportwetten, Sportmanagement und Medienberichterstattung.

Wir glauben, dass die „Gottesgleichung“ in Zukunft angesichts kontinuierlicher technologischer Fortschritte und zunehmender Datenfülle eine immer wichtigere Rolle im Bereich der Sportvorhersage spielen und Sportbegeisterten tiefere und genauere Einblicke bieten wird.

Verwenden Sie Mysports.AI, um die Ergebnisse von Veranstaltungen vorherzusagen